경기도 지역협력연구센터(GRRC) 사업의 일환으로 성균관대학교 신소재공학부 김형섭·김영훈 교수팀이 인공지능(AI) 반도체 기술의 새로운 지평을 열었다. 이번 연구는 전기 신호에 빛을 더해 정보 처리 능력과 전력 효율을 크게 향상시키는 데 성공했다.

이번에 개발된 기술은 기존의 전기 신호만으로 정보를 처리하는 AI 반도체를 넘어서, 차세대 지능형 및 AI 반도체와 이미지 센서 분야에서 폭넓게 응용될 것으로 기대된다. 기존 AI 반도체는 에너지 소모가 크고 발열로 인해 정보 저장 및 연산 속도가 저하되는 문제를 겪었으나, 김형섭·김영훈 교수팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 광유전학에서 착안한 방법을 도입했다.

광유전학은 특정 신경세포가 빛에 민감하게 반응하도록 조작하여 신경 신호를 조절하는 기술로 잘 알려져 있다. 이를 바탕으로 개발된 새로운 형태의 반도체 소자는 빛과 전기 신호를 동시에 활용하여 더욱 정교한 학습과 인공 신경망 기반 이미지 인식률 향상을 이뤄냈다.

또한, 이들이 개발한 AI 반도체 소자의 제작 과정에서는 열처리 공정을 최적화하여 성능을 극대화했다. 적절한 열처리 온도를 찾아내어 소재의 내구성을 높이고 장기간 안정적인 작동이 가능하도록 개선되었다.

이번 연구 성과는 스마트 이미지 센서, 자율주행 차량, 차세대 로봇 등 다양한 산업 분야에서 널리 활용될 전망이다. 특히 스마트 가전 및 모바일 기기의 정교한 AI 기능 구현에 기여할 것으로 보인다. 연구팀의 김영훈 교수는 "빛과 전기 신호 융합으로 뉴로모픽 소자의 한계를 극복하고 정밀한 신경 신호 처리가 가능해졌다"고 밝혔다. 김형섭 교수는 "차세대 광전자 기반 AI 하드웨어에도 광범위하게 응용될 것"이라고 덧붙였다.

이번 연구 결과는 ‘나노에너지(Nano Energy)’ 최신호에도 게재되어 국제적으로 주목받고 있다. 한편 GRRC 사업은 도내 중소기업 지원을 위해 11개 센터에서 공동 연구개발을 진행하는 산학 협력 모델이다.

고유진 기자